열차는 고속성과 수송 효율을 바탕으로 현대 교통체계에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 하지만 기술적, 인적 문제나 자연재해와 같은 이례상황으로 인해 열차 운행에 차질이 발생할 수 있으며, 이는 지연 확산과 서비스 신뢰도 저하, 경제적 손실로 이어질 수 있다. 이에 본 연구에서는 이례상황 발생 시 지연의 원인을 분석하고, CTC(Centralized Traffic Control)를 통해 열차 운행을 통제했을 때 열차의 지연 양상을 미시적 수준에서 파악하였다. 이를 위해 열차의 운행과 상호작용을 표현할 수 있는 DEVS(Discrete Event Systems Specifications) 형식론 기반의 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 시뮬레이션 결과, 열차의 스케줄 상 도착 예정 시각과 비교한 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)는 0.36%를 보였으며, 단선 불통 시나리오를 적용하여 열차 운행 과정을 파악하고 지연 원인을 분류할 수 있을 뿐만 아니라 지연을 예측하고 열차별 운행 시간의 변화를 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 향후 철도 관제의 열차 통제 전략 수립 및 이례상황 대응 정책 마련에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구의 목적은 최소적립비율 상승에 따른 부담금 위험을 최소화하는 자산배분 전략을 제시하는 데 있다. 이를 위해 본 연구는 임의의 확정급여형 퇴직연금제도 가입자 구성을 설정한 후 예측급여단위방식을 통해 연금부채를 추정하였다. 다음으로, 몬테카를로 시뮬레이션과 유전알고리즘을 활용하여 최소적립율별로 부담금 위험을 최소화하는 최적 자산배분안을 산출하였다. 분석 결과, 최소적립비율이 상승함에 따라 부담금 위험을 효과적으로 관리하기 위해서는 포트폴리오 내 위험자산의 비중을 체계적으로 확대할 필요가 있는 것으로 나타났다. 부담금 위험은 최소적립비율이 증가함에 따라 증가하였으며, 이를 관리하기 위해서는 필연적으로 투자위험을 감수해야 하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 원리금보장형 상품 중심의 보수적 투자행태에서 벗어나 일정 수준의 위험자산 투자가 필요함을 시사한다. 또한 최소적립비율과 직접적으로 연관된 부담금 위험 최소화 전략은 기업의 퇴직연금 담당자들이 운용 방향성을 설정하는 데 실효성 있는 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

북한은 지속적으로 탄도미사일을 발사하고 있으며 그 중에서도 단거리 탄도미사일인 KN-25의 발사빈도가 가장 높게 나타나고 있다. KN-25는 핵 탄두 탑재가 가능하고 비행시간이 짧아 방어체계의 대응시간이 제한되므로, 탐지와 요격을 동시에 수행할 수 있는 이지스함의 전략적 중요성이 더욱 강조되고 있다. 본 연구에서는 KN-25에 대한 이지스함의 최적 배치 위치를 도출하기 위해 RCS를 계산하고 항력을 포함한 비행궤적을 분석하였다. 계산된 RCS와 이지스함 탐지 성능을 기반으로 탐지시간을 산출하고, 요격미사일의 제원을 활용하여 시간적 관점에서 요격가능성을 평가하였으며, 이를 종합하여 최적의 이지스함 배치 위치를 도출하였다. 또한, 요격미사일을 SM-6와 L-SAM II로 설정하여 요격미사일 성능차이가 이지스함의 배치 위치 결정에 미치는 영향을 분석하였다.

전술 시뮬레이션은 다양한 무기체계, 센서, 플랫폼 간 상호작용을 모사함으로써 실제 교전 환경을 반영하며, 시험설계 및 성능 검토에 널리 활용되고 있다. 그러나 기존 시나리오 기반 시험설계는 구조적 정합성이나 유효성에 대한 체계적 분석보다는, 개별 시스템 성능 검증이나 직관적 구성에 의존하는 경우가 많다. 본 논문에서는 플랫폼-탐지체계-무장체계 간의 상호작용 구조를 그래프 형태로 모델링하고, 각 경로에 대해 관측 가능성(Observability), 제어 가능성(Controllability), 추적 가능성(Traceability)을 기준으로 구조적 유효성을 분석할 수 있는 평가 틀을 제안한다. 제안된 기법은 시나리오 설계 단계에서 경로 유효성의 정량적 비교와 구조적 문제의 사전 식별을 지원할 수 있으며, 시험 목적에 부합하는 시나리오 선별과 자원 효율적 시험계획 수립에 기여할 수 있다. 본 연구는 전술 시뮬레이션 기반 시험설계의 구조적 체계화를 위한 실용적 분석 도구로 활용될 수 있다.

현대의 소프트웨어 시스템은 빈번하게 변화하는 요구사항과 운영 환경에 빠르게 대응해야 하지만, 절차적 시스템은 고정된 실행 흐름과 높은 기능 간 결합도로 인해 유연한 변경이 어렵고 유지보수에 많은 비용이 발생한다. 특히 절차적 구조에서는 기능 추가나 수정 시 전체 시스템의 로직을 수정해야 하므로 확장성과 재사용성에 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기능을 독립적인 단위로 분리하고, 상황에 따라 조합 가능한 구조가 필요하다. 이러한 절차적 시스템의 한계를 극복하기 위해, 시스템 기능을 모듈화된 Task 모델로 정의하고, 이를 템플릿 기반으로 조합할 수 있는 Discrete Event System Specification 기반 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 Task를 세 가지 유형의 템플릿으로 구성하며, 각 Task는 실행 조건에 맞춰 선택적으로 조합되어 실행 흐름을 유연하게 구성할 수 있다. 이를 통해 기능 간 결합도를 줄이고, 반복적인 수정 없이도 시스템 구조를 확장하거나 변경할 수 있다. 프레임워크의 실효성을 검증하기 위해 프로그래밍 과제 채점 시스템에 적용하였고, 과제 요구사항에 따라 Task 모델을 재조합하여 유연하고 재사용 가능한 채점 흐름을 구현하였다.

다변량 시계열 분류 문제는 많은 응용 분야에서 연구되고 있다. 인공지능 기반의 많은 모델이 최근 개발되었고 그 성능이 향상되고 있다. 현재 개발되고 있는 많은 인공지능 모델은 블랙박스 형태로 모델의 출력에 대한 설명가능성이 요구되고 있다. 의학, 금융, 군사 분야 등의 주요 의사결정 분야에서 이러한 요구사항이 증가되고 있으며, 이러한 요구에 따라 다양한 인공지능 모델에 대하여 설명가능한 인공지능 기술(XAI)들이 제시되었다. 본 연구에서는 탄도 미사일의 궤적을 다변량 시계열 데이터로 간주하고, 궤적을 입력으로 받아 탄도 미사일의 탄종을 분류하는 트랜스포머 기반의 모델에 대하여 XAI 기법들을 적용하였고 그 결과를 비교, 분석하였다. 트랜스포머 기반의 다변량 시계열 분류 모델에 적합한 XAI 기법으로 LIME 분석과 SHAP 분석, 기울기 기반(Gradient Based) 분석 방법 등을 적용하고 각 방법의 분석 결과를 비교하였다. 각 방법을 적용하여 모델에 사용된 여러 특징 변수 중에서 가장 중요한 변수를 식별하였고, 시계열 데이터의 특성을 고려하여 어느 구간에서 어떤 특징 변수가 중요한지를 추가 식별하였다. 또한 각 기법들에 대하여 검증 결과를 비교하였다. 다양한 XAI 기법을 적용하고 그 결과를 비교하여 모델의 설명 가능성을 제시할 수 있었으며, 이는 모델의 분류 결과에 대한 신뢰도를 높일 수 있을 뿐 아니라 향후 모델의 성능 향상에도 기여할 수 있을 것이다.